伴随着人工智能的崛起，能源行业也开始走向智能化。从传统的能源供应模式到智能调度、需求响应、负荷预测等领域，电力行业正在通过技术手段不断优化和创新，让电力也学会“思考”。
能源知识模型、能量系统平衡模型、多模态大模型及边缘小模型，组成了达卯智能的能源大模型，作为一家能源大模型企业，达卯智能推动算力与电力的无缝对接，打造城市级生成式AI虚拟电厂示范场景，展示了未来城市智能能源管理的巨大潜力。
算电协同 破解智算中心能耗难题
全球范围内，超大规模智算中心正成为争相布局的战略高地。如何在爆炸式增长的算力需求下，实现智算中心的高质量、绿色化发展，是整个行业面临的巨大挑战。
在上海自贸区临港新片区，亚洲最大的智算中心——商汤临港智算中心里，数以万计的AI服务器日夜不息，支撑着复杂的AI模型训练任务。与传统数据中心不同，智算中心的负荷波动剧烈：某一刻，服务器可能满负荷运转；下一刻，又可能突然回落至低负荷状态。如何高效管理这些急剧变化的能耗，是摆在运营者面前的难题。
“相较传统数据中心的能耗稳定性，商汤临港智算中心的算力需求呈现出随机波动的特性，导致电力负荷的波动性显著增强，对算力与电力的协同管理提出了更为严峻的挑战。”达卯智能的首席技术官刘净说。
为应对这一挑战，达卯智能推出了依托于能源大模型的“算电协同”解决方案，通过对算力波动的有效管理，将原本无序的算力波动转化为有序的算力调度任务。通过实现算力和电力的深度协同，达卯智能不仅帮助智能算力中心确保稳定的运行安全，还有效降低了智算中心的能源消耗和电费支出。
通过达卯智能的优化，商汤临港智算中心的能源使用效率指标（PUE）从1.74降至1.3以下。而在提升算效方面，达卯智能与商汤合作，通过优化每千瓦时电能的算力输出，使单位能耗的效益最大化。
智能调控 虚拟电厂解“燃眉之急”
每到夏季和冬季的用电高峰期，由于电力供需紧张，电网常常面临很大的压力。在用电尖峰时段，为了满足需求，电网往往需要从市场上额外购买电力。这时，电价大幅上涨，也给整个电网系统带来了额外的成本负担。
此外，为了应对高峰负荷，电网还需要启动调峰电厂。调峰电厂平时处于闲置状态，只有在负荷过高时才会投入使用，这种方式加大了运行成本。
为了解决这一问题，达卯智能基于自研能源大模型携手上海国网、中交集团及西岸集团共同打造城市级生成式AI虚拟电厂示范场景。
在上海国网的指导下，达卯智能通过生成式AI虚拟电厂平台，进行精准的负荷预测和智能决策，自动生成并实施动态调度策略，参与上海电网的需求响应。平台还能通过能源大模型生成控制指令和自然语言策略，以及提供反向策略解释，以自动化的方式参与需求响应任务。
生成式AI虚拟电厂聚合了临港地区的空调和储能资源，在用电高峰期间进行智能调节。通过提前预测负荷尖峰，系统根据电网指令调节空调负荷，减轻电网压力；而储能设备则通过优化充放电策略，确保电网负荷平衡。
基于生成式AI虚拟电厂的优化策略，储能与负荷调度得到了极大提升。通过自动化的负荷预测与电力市场数据结合，系统能灵活调整充放电策略，优化电力使用，平衡需求响应策略。
例如，通过这一智能调度，某工厂的电费从每度0.7至0.8元降低至0.6元，每年节省电费约20%至30%。
“这不仅仅是一个工具，而是一整套基于大模型的智能能源操作系统。”在宝山区智能交通与算力中心协同场景中，大模型通过综合分析交通流量、算力需求和电力供给，实时优化了能源调度。
在与西岸集团合作的商业楼宇项目中，达卯智能利用能源大模型驱动的解决方案和运营服务，缓解西岸地区“算力”与“电力”的资源紧张和安全保障等问题，通过电力市场化交易，实现可持续的商业模式。
